作为一个关注机器人应用的创作者，如果问我人形机器人会在哪个领域先落地，我的选择是工业领域。对于更具想象空间的具身智能机器人，我仍然认为它会在工业领域先铺开应用。
原因在于，工业场景以生产力为第一要务，是众多先进技术落地的第一选择，同时工业领域的场景相对封闭，为以机器人为代表的各类智能AI终端，以及终端与工业专网的结合提供了天然的试验场。
当前被提及很多的一个概念是工业4.0，它旨在将智能数字化技术集成到整个工业流程中，建立智能工厂以提高生产力、效率和灵活性，同时在制造和供应链运营中实现更智能的决策和定制。
过去的制造业注重固定流程下准确和及时的生产，强调降低成本，减少浪费。此后得益于工业物联网、云计算和自动化等技术的应用，透过信息互联、数据计算与自动控制，工业制造开始具备快速反应和初步智能决策的特征。
而现在，AI大模型和端侧智能的应用开始将中国制造业引入更智能的阶段，AI技术和终端逐渐融入产线和设备，工厂无人化和智能化更进一步，有望诞生出真正的无人工厂和超级工厂。
AI技术的出现开始重塑工业生产与智能制造生态，而AI技术向端侧下沉，更进一步开始催生新的工业业务形态与产业协作模式，从质量控制到预测性维护，从机器人协作到数字孪生等等结合AI技术的工业场景应用已经成为工业制造向智能制造迈进的关键。
未来，以功能安全、超低功耗、高性能处理及强实时性为技术支点的基础硬件，将深入绑定AI 能力。端侧的快速响应与决策能力，正在改变工业制造的价值链条，推动工业生态向智能互联、协同创新方向深度演进，进一步提升制造业整体竞争力与附加值。
端侧AI解放高效工业生产力
随着边缘计算与AI模型不断发展成熟，2025年计算需求从智能计算基础设施向终端设备扩展的趋势会愈发明显。工业制造已经开始在很多流程和应用里开始应用端侧AI技术。一是因为端侧或边缘AI能与具体应用或业务紧密结合，能大幅提升工业流程决策效率；二是端侧或边缘设备的AI功能减少了对带宽的依赖，智能模型可以在越来越多的端侧设备上运行，实时采集和智能分析能力进一步提升。
工业端侧模型
在国内，已有多家科技巨头和企业发布了自己的工业大模型产品，如智工·工业大模型、华为盘古大模型、卡奥斯COSMO-GPT等等。然从云端AI过渡到端侧AI，需要考量成本、实时性和安全性等更多因素。
人工智能模型到了端侧，精简高效的小模型（SLM）成为主角，小模型专为边端硬件终端设计，如工业电脑、服务器、机器人等，能在性能和资源效率之间取得微妙的平衡，分担处理工作负载进一步降低基础设施和运营成本。微软不久前通过与拜耳、罗克韦尔自动化、西门子等公司合作就推出了适用于工业领域的全新AI小模型。
小模型结合终端硬件能进行定制化训练，例如，在设备维护和预测方面小模型在硬件上能够训练设备故障的模型，分析出潜在故障点，并结合先进的传感器和硬件设备，实现更智能高效的自主决策。
“基础工业大模型+细分应用小模型”的模式可以进一步发挥出工业端侧人工智能潜力。
预测性维护与故障检测
上面已经提到了小模型在预测性维护与故障检测上的应用，其实在没有引入端侧小模型预测前，不少工业场景通过部署在设备端的智能传感器和边缘计算设备，也能实时收集机器运行数据并进行数据分析。
这些智能传感器和边缘计算设备通过在主控芯片或主处理芯片上内置TinyML对数据进行分析，从而预测设备可能出现的故障和性能下降。这种应用是工业领域比较典型的边缘AI应用，不需要高主频高算力资源，通过硬件集成TinyML 等精简AI内核完成智能功能，在语音识别和传感器数据分析等领域已经较为成熟。端侧AI技术的进步，本地算力集成专用AI内核，终端内的智能功能会更加丰富。
工业机器视觉
工业领域通过视觉检测进行质量管控也是很通用很经典的应用案例，端侧AI技术的引入为工业机器视觉带来不少改变。实时性的提高是显而易见的，以往更多的是在收集真实数据后不断在云端优化视觉算法，云计算的弊端是无法满足高效实时的需求，节拍不同步导致的延时难免影响生产效率。
同时，考虑到在工业现场中存在大量异构的总线连接，设备之间的通信标准不统一，将计算资源部署在工业边缘侧和端侧才更匹配场景需求。
在端侧优化AI算法，并匹配相应的计算硬件方案，能够更好地解决工业场景对视觉算力以及实时性的要求。同时基于获取到的点云/图像信息，端侧能够直接进行一定计算量的AI功能实现，如进行姿态识别、手势识别、人脸识别等等，延展更多和视觉相关的功能。
端侧的AI小模型与机器视觉结合推动下的智能视觉检测技术目前在工业领域已经展现出强大的应用潜力。以移远通信的“匠心”视觉检测方案为例，AI算法模型直接将数据上传、数据标注、模型训练、模型测试、模型转换等全流程功能集成，解决视觉原始数据质量不齐、标注繁琐、训练优化困难、兼容性差等应用难题。结合端侧计算的灵活性、高数据安全性以及实时性等优势，端侧的智能视觉检测既易于部署同时检测高效准确，兼顾高成本效益。
再例如广和通的机器视觉与听觉解决方案，可实现物体识别、分割、拼接与分类，畸变校正，追踪与计数，以及人脸识别等功能。在图像处理上，该解决方案集成先进的 GPU/NPU 加速技术和高分辨率能力，支持复杂的图像识别与编解码、目标检测和实时数据分析。解决方案还支持ChatGPT、通义千问、LIama、文心一言等大语言模型，提高信息处理效率。
在智能制造的背景下，端侧AI技术带来的更多本地化实时化的智能功能，并在端侧小模型的配合下提升生产效率，优化整个生产流程，在自动化控制基础上添加了更多智能化的控制，释放出高效的工业生产力，推动制造业的智能化升级。
工业端侧AI的配套硬件支持
减少云端依赖的的端侧AI，其功能实现离不开端侧基础硬件的支持，感知、处理、连接、存储、驱动、专用AI加速器等等基础硬件组件协同工作，确保了端侧AI功能的高效执行。例如，嵌入式处理器负责整体的系统控制和任务调度，AI加速器则专注于提供强大的计算能力，以加速复杂的模型推理。高效的存储组件确保数据的快速读写，而传输组件则保证了数据在端侧与云端或其他设备之间的顺畅流通。
在传感芯片端，AI功能和信号处理功能越来越多地被引入，以增强在数据收集后直接处理能力，分担主控信号处理负载。目前应用较多的端侧AI传感设备有视觉、麦克风、温度传感器、运动传感器、位置传感器。这种端侧传感器架构在AI内核的助力下简化了传感器数据处理流程，在本地经过处理后只有最相关的数据被发送到边缘的主处理器或云端以便进一步分析。
作为工业控制中的常客，众多MCU、MPU厂商也开始推进集成先进AI内核的控制/处理产品，如NXP集成AI内核的MCX系列MCU家族，集成Neutron NPU的i.MX 9系列MPU；意法半导体知名的工控单片机STM32 MCU也开始集成NPU——ST Neural-ART accelerator；TI为人熟知的C2000系列也开始集成边缘AI硬件加速器；ADI、英飞凌、瑞萨等MCU大厂也在AI＋MCU上有着相关推进。
针对高效的计算硬件，专用AI ASIC、GPU、FPGA、NPU发挥着重要作用，这里主要聚焦在NPU。除了一些芯片原厂会自研NPU IP内核，也有不少第三方的NPU IP产品，比如Arm的Ethos NPU、安谋科技周易NPU、芯原NPU、Synopsys ARC NPX6 NPU等。NPU成为端侧AI芯片的标配可以说是大势所趋。
端侧AI的兴起，对工业领域的难点——碎片化场景及多样化需求提供了更多的解决思路，不论是细化到单个软、硬件与AI功能的结合，还是从模组、PLC到工控平台整机的智能优化，都有着不同于以往的定制化实现路径。
端侧AI向工业应用更深处探索
端侧AI推进工业制造向智能制造的转变远不止目前这些可能性，端侧AI带来的实时同步、本地安全性以及灵活性在革新很多制造业场景的流程上有着很大想象空间，同时，不同细分应用的工业端侧小模型不断发展，也是未来一股强大的助力。
比如在工业设计领域，未来工业端侧模型能通过优化设计过程提高研发效率，结合智能眼镜等智慧终端，能重新塑造工业设计的现有格局；个性化定制化的工业生产需求，在端侧智能软硬件高灵活性的配合下也不再需要大费周章重新构建产线，产线上的机器人在学习模型的帮助下让产线能快速、准确调整对应生产要求，并且实时监控生产线上的各个环节，通过学习快速识别生产过程中的异常状况，有效降低生产停滞风险。
此外，结合工业智联的通信技术，端到端的设备间无缝通信与数据共享能进一步优化生产流程，提升整体生产效率。在2024年年末的全国工业和信息化工作会议上，会议在部署2025年重点工作中提出，“推进工业5G独立专网建设”，将工业5G独立专网建设作为新的一年重点部署的工作。意味着对大型工业企业自建5G专网的相关政策尤其是频率政策呼之欲出，为5G+工业互联带来新的机遇。
端侧AI正以其独特的优势，逐步渗透到工业制造的每一个角落，向工业应用更深处探索，推动着整个工业向更智能化、高效化的方向发展。
当然，智能化的蓝图需要慢慢打磨，许多端侧AI面临的挑战也需要时间去攻克。在工业端侧模型上，工业领域涵盖业务广泛，数据结构多样，数据质量参差不齐，如何构建起高质量模型并充分捕捉到某领域特征理解场景还有不少难题。
端侧/边缘设备和应用的多样性对硬件设计要求也更高，不仅要适配当前流行的模型和某一类特定应用，还要支持下一代模型和快速变化的应用需求。这需要软硬件结合，构建可适应未来发展的全栈软硬件，以避免针对某种特定模型或应用开发的硬件局限性，这对于产品快速迭代的端侧计算市场尤为重要。
写在最后
在以生产力为第一要务，强调高效、稳定、安全的工业领域，端侧智能带来的节拍协同、高度灵活、高效生产资料利用以及品控预测维护等能力已经成为工业制造转型的首要推动力。2025年，端侧AI又会在工业领域带来哪些变化，我们拭目以待。
